Зачем вообще нужны метрики аналитики товаров WB

Любая аналитика начинается с простого вопроса: какие цифры мы будем смотреть регулярно и на основе каких метрик принимать решения.

Если вы не определили список ключевых метрик, работа с аналитикой превращается либо в хаотичное «тыкание» в отчёты, либо в красивые, но бесполезные графики.

Для продавца на Wildberries метрики можно разделить на несколько уровней:

• Базовые — продажи, выручка, цена, остатки.
• Маржинальные — себестоимость, валовая и чистая прибыль, маржа.
• Поведенческие — конверсия, кликабельность, выкуп/возвраты.
• Рекламные — показы, клики, заказы, DRR, ROAS, CPO.

Ниже разберём, какие именно метрики стоит контролировать по товарам WB каждую неделю.

Продажи и выручка по каждому SKU и складу Wildberries

Базовые показатели, с которых начинается любая аналитика товаров WB:

• Количество заказов / доставленных единиц по каждому SKU (nmId);
• выручка (оборот) по SKU;
• средняя цена продажи за период;
• распределение продаж по складам WB.

Эти цифры нужны, чтобы:

• видеть, какие товары растут, а какие «висят мёртвым грузом»;
• оценивать динамику продаж и сезонность;
• понимать, какие склады тянут на себе основные продажи.

В сервисе mp.kassy.center эти показатели собраны в отчётах «Товары за период», «Продажи по номенклатуре» и «Продажи по складам». Для примеров отчётов по продажам см. основную статью: «Аналитика Wildberries для продавцов» .

Себестоимость и юнит‑экономика по товарам WB

Одна из главных ошибок — считать только выручку и игнорировать себестоимость. Без неё вы не увидите реальную прибыль по товарам.

По каждому SKU вам нужно знать:

• себестоимость единицы товара (закупка + упаковка/подготовка);
• валовую прибыль = выручка − себестоимость;
• маржу (в процентах) = валовая прибыль / выручка × 100%;
• прибыль на единицу (unit‑экономику) = прибыль / количество проданных единиц.

Минимальный набор юнит‑метрик:

• выручка на единицу;
• себестоимость на единицу;
• прибыль на единицу;
• маржа по SKU.

Как только вы вводите себестоимость в систему, вы можете:

• выделить убыточные товары и вырубить их из рекламы/ассортимента;
• отобрать товары‑локомотивы для масштабирования;
• понимать, где есть запас по цене и скидкам.

Мы подробно разбираем юнит‑экономику WB в статье «Юнит‑экономика Wildberries на практике» . В mp.kassy.center юнит‑экономика считается автоматически по данным продаж и вашим данным по себестоимости.

Реальные расходы WB: комиссии, логистика, штрафы, эквайринг

Себестоимость — это только часть картины. На Wildberries есть целый набор расходов, которые не всегда очевидны из базовой статистики:

• комиссия WB (ppvz_sales_commission и сопутствующие поля);
• логистика и доставка (delivery_rub, rebill_logistic_cost);
• хранение на складах WB (storage_fee);
• штрафы и удержания (penalty, deduction, additional_payment);
• эквайринг (acquiring_fee).

Все эти данные содержатся в отчёте reportDetailByPeriod. Задача аналитики — не просто посмотреть этот отчёт, а:

• правильно сопоставить расходы с товарами и заказами;
• сгруппировать по SKU, складам, категориям;
• вывести в удобные отчёты P&L и юнит‑экономики.

Подробно про этот отчёт и его поля см. в статье «Отчёт Wildberries reportDetailByPeriod: как читать и использовать» .

В mp.kassy.center данные reportDetailByPeriod автоматически разбираются и попадают в:

• отчёты по прибыли и марже по товарам и складам;
• общий P&L по Wildberries;
• юнит‑экономику с учётом всех комиссий и сборов.

Возвраты и проблемные товары на Wildberries

Возвраты на WB могут «убивать» маржу даже у товаров с хорошей выручкой. Поэтому по товарам важно отслеживать:

• долю возвратов по SKU;
• основные причины возвратов (не подошёл размер, не соответствует описанию и т.д.);
• географию и склады, где возвраты выше среднего.

Правильная аналитика возвратов позволяет:

• выявлять проблемные карточки (ошибки в описаниях, фото, размерах);
• снижать долю возвратов и тем самым экономить на логистике и комиссиях;
• принимать решения по снятию или переработке позиций.

В mp.kassy.center эти метрики входят в блоки «Проблемные товары» и отчёты по возвратам WB. В рамках отдельной статьи можно будет разобрать глубже аналитику возвратов, но на уровне метрик важно: вы должны видеть возвраты по каждому товару и складу.

Поведенческие метрики: конверсия карточки и работа с ценой

Даже при хорошем трафике и обороте важно следить за тем, как ведут себя покупатели. Ключевые поведенческие метрики по товарам WB:

• конверсия карточки (заказы/просмотры);
• цена и скидка (динамика по времени);
• рейтинг и отзывы (количество, средняя оценка);
• глубина просмотра (если данные доступны).

Эти метрики важны, чтобы:

• понимать, почему товар не продаётся при достаточном трафике;
• видеть влияние смены цены и скидки на конверсию;
• управлять карточками (контент, фото, отзывы).

Часть этих данных можно оценить вручную или с помощью расширений/нишевых сервисов (подробнее — в обзоре «Обзор сервисов аналитики Wildberries» ), но в связке с финансовой аналитикой они дают более полную картину.

Рекламные метрики: DRR, ROAS и прибыль после рекламы

Реклама на Wildberries — одна из ключевых статей расходов. Считать только показы, клики и заказы недостаточно. Нужно смотреть:

• расход на рекламу по кампаниям и товарам;
• выручку с рекламы (продажи, атрибутированные к кампаниям);
• DRR (доля рекламных расходов);
• ROAS (окупаемость рекламы);
• прибыль после рекламы по SKU и кампаниям.

То есть важно ответить не только на вопрос:

«Сколько заказов дала реклама?»

но и на вопрос:

«Сколько мы заработали после вычета всех рекламных расходов и комиссий?»

Подробнее об аналитике рекламы WB рассказываем в статье «Аналитика рекламы Wildberries: DRR, ROAS и прибыль» .

В mp.kassy.center рекламные метрики по WB интегрированы с данными по прибыли: вы видите отчёты не только по расходам на рекламу, но и по чистой прибыли после рекламы.

Как автоматизировать метрики аналитики WB в mp.kassy.center

Теоретически все перечисленные метрики можно считать вручную:

• выгружать продажи и остатки из кабинета WB;
• качать отчёты reportDetailByPeriod и рекламную статистику;
• сводить всё в сложные Excel‑таблицы.

На практике это быстро упирается:

• в десятки часов работы в месяц;
• в ошибки и несостыковки в формулах;
• в невозможность оперативно принимать решения.

Сервис mp.kassy.center автоматизирует сбор и расчёт ключевых метрик аналитики WB:

• автоматически подтягивает продажи, остатки, фин.отчёты и рекламу по WB;
• считает выручку, прибыль, маржу по товарам и складам;
• строит P&L и юнит‑экономику по отчётам reportDetailByPeriod;
• показывает эффективность рекламы и акций с точки зрения прибыли.

Какие именно отчёты доступны на разных тарифах, можно посмотреть на странице «Тарифы и отчёты mp.kassy.center» .

Начать можно с бесплатного пробного периода: «Пробный период аналитики Wildberries в mp.kassy.center» .

Подключить аналитику WB и увидеть свои метрики